(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
マルチインプット・マルチアウトプット（ＭＩＭＯ）チャネルの受信信号を木探索に基づき検出する場合のデータフロー制御方法であって、この木探索が、処理する面と処理するノードを選択する選択工程（８２４，８３２）と、干渉と距離メトリックを計算する計算工程（８０４，８０５）、ノードと信号候補をソートするソート工程（８０６，８１２）及び探索木を定義する定義工程（８１４）を含む処理工程と、停止判断基準が満たされるか否かを調べる調査工程（８４０）とを有する方法において、
これらの処理工程、選択工程及び調査工程が、処理データと関係無く、時間長が固定された反復される規則的なサイクルで順番に実行されることを特徴とする方法。
【請求項２】
当該の木探索が、深さ優先探索、幅優先探索又はメトリック制御探索のアルゴリズムに基づき行われることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
当該の選択工程（８２４，８３２）と調査工程（８４０）が、単一の統合されたプロセッサユニットによって実行されることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
当該の木探索が、リスト・スフィア検出式深さ優先探索アルゴリズムを用いて行われ、この方法が、
（ａ）選択されたノードに関する干渉を計算する工程と、
（ｂ）選択されたノードに関する距離メトリックを計算する工程と、
（ｃ）算出されたノードをソートする工程と、
（ｄ）信号候補リストをソートする工程と、
（ｅ）探索スフィアを定義する工程と、
（ｆ）次の木の面と次のノードを選択する工程と、
（ｇ）停止判断基準が満たされるか否かを調べる工程と、
（ｈ）工程（ｇ）で停止判断基準が満たされなかった場合に、工程（ａ）〜（ｇ）を一つのサイクルとして繰り返す工程と、
（ｉ）工程（ｇ）で停止判断基準が満たされた場合に、算出した信号候補から信頼度値を計算する工程と、
を有し、
全ての工程（ａ）〜（ｇ）が、各サイクルにおいて、データと関係無く、順番に実行される、
ことを特徴とする請求項１から３までのいずれか一つに記載の方法。
【請求項５】
当該の停止判断基準が、計算回数、ループ回数、クロック回数、ノード拡張回数から成るグループの中から選択されることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
当該の工程（ｆ）と（ｇ）が、単一の統合されたプロセッサユニットによって実行されることを特徴とする請求項４又は５に記載の方法。
【請求項７】
当該の停止判断基準が、木探索の間に修正されることを特徴とする請求項１から６までのいずれか一つに記載の方法。
【請求項８】
当該の受信信号が、ダイレクトシーケンスＣＤＭＡ（ＤＳ−ＣＤＭＡ）方式、マルチキャリヤＣＤＭＡ（ＭＣ−ＣＤＭＡ）方式、直交周波数分割多重アクセス（ＯＦＤＭＡ）方式又は空間分割多重アクセス（ＳＤＭＡ）方式の多重アクセス方式を用いて伝送された信号であることを特徴とする請求項１から７までのいずれか一つに記載の方法。
【請求項９】
処理する面と処理するノードを選択する選択工程と、干渉と距離メトリックを計算する計算工程、ノードと信号候補をソートするソート工程及び探索木を定義する定義工程を含む処理工程と、停止判断基準が満たされるか否かを調べる調査工程とを実行するように構成された多数のプロセッサユニットを備えた、マルチインプット・マルチアウトプット（ＭＩＭＯ）チャネルの受信信号を木探索に基づき検出する検出装置において、
これらのプロセッサユニットが、処理データと関係無く、反復される規則的なサイクルで、処理工程、選択工程及び調査工程を順番に実行することを特徴とする装置。
【請求項１０】
選択工程と調査工程を実行するためのプロセッサユニットが、単一の統合されたデータフロー制御ユニットとして構成されていることを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
当該の木探索が、深さ優先探索、幅優先探索又はメトリック制御探索のアルゴリズムに基づき行われることを特徴とする請求項９又は１０に記載の装置。
【請求項１２】
当該の木探索が、リスト・スフィア検出式深さ優先探索アルゴリズムを用いて行われ、この検出装置が、
木の面を選択するためのプロセッサユニットと、
ノードを選定するためのプロセッサユニットと、
停止判断基準が満たされるか否かを調べるためのプロセッサユニットと、
選択されたノードに関する干渉を計算するためのプロセッサユニットと、
選択されたノードに関する距離メトリックを計算するためのプロセッサユニットと、
算出されたノードをソートするためのプロセッサユニットと、
信号候補リストをソートするためのプロセッサユニットと、
探索スフィアを定義するためのプロセッサユニットと、
停止判断基準が満たされるか否かを調べるためのプロセッサユニットと、
を有し、
これらのプロセッサユニットが、処理データと関係無く、時間長が固定されたサイクルで、停止判断基準が満たされるまで、各自の機能を順番に実行する、
ことを特徴とする請求項９から１１までのいずれか一つに記載の装置。
【請求項１３】
本装置が、更に、算出された信号候補から信頼度値を計算するためのプロセッサユニットを有し、このプロセッサユニットは、計算回数、ループ回数、クロック回数、ノード拡張回数から成るグループの中から選択された停止判断基準が満たされた場合に、信頼度値を計算することを特徴とする請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
当該の木の面を選択するためのプロセッサユニット、ノードを選択するためのプロセッサユニット及び停止判断基準が満たされるか否かを調べるためのプロセッサユニットが、単一のプロセッサユニットに統合されていることを特徴とする請求項１２又は１３に記載の装置。  
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マルチインプット・マルチアウトプット（ＭＩＭＯ）チャネルの受信信号を木探索に基づき検出する場合のデータフロー制御方法に関する。更に、本発明は、マルチインプット・マルチアウトプット（ＭＩＭＯ）チャネルの受信信号を木探索に基づき検出するための検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
移動無線での絶えず増大するデータ速度は、利用可能な帯域幅の使用方法の改善を求めている。従って、スペクトル効率の向上のために、送信アンテナと受信アンテナを複数備えたシステム（マルチインプット・マルチアウトプット（ＭＩＭＯ）システム）が益々使用されている。一般的に周知の通り、最適なＭＩＭＯ受信器（ＡＰＰ（事後確率）検出器）の複雑さは、受信シンボル当りのビット数に対して指数関数的に増大する。木探索アルゴリズムは、複数アンテナシステムに関して、検出の複雑さを是認できる程度にほぼ最適な性能を達成するための非常に魅力的な手法である。
【０００３】
近年、そのようなアルゴリズムは、精力的に理論が研究されるとともに、当初は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ／Application Specific Integrated Circuits）に基づくハードウェアに実装されるものと想定されている。今後更に研究される移動無線世代では、ＭＩＭＯ検出に加えて、反復検出アルゴリズム、干渉抑制、可変システムパラメータ、ネットワークＭＩＭＯ及び新符号化法（例えば、ＣＬＤＰＣ／Convolutional Low Density Parity Check Codes）が使用されよう。それらは、木探索法を実装するためのアーキテクチャの要件を計算能力、電力消費量及び再構成可能形態に関して大幅に増大させることとなる。しかし、開発済みの解決策は、そのような次世代の移動無線システムの増大する要件を満足させる解決策から大きく懸け離れている。
【０００４】
非特許文献１には、信頼度値（所謂、軟出力値）を計算するための拡張とそれをＡＳＩＣに適用する手法を有する幅優先探索に基づくＭアルゴリズム又はＫ−Ｂｅｓｔ木探索アルゴリズムの原理が記載されている。送信アンテナと受信アンテナをそれぞれ４台備えた１６−ＱＡＭ（直交振幅変調）システム（４ｘ４ＭＩＭＯ）用の実装形態では、実際の代替システムの順番に処理すする８つの木の面の各々に関して、ハードウェアコンポーネントが存在し、それらのコンポーネントが、パイプライン処理によって、軟出力値を計算するための拡張ユニットと共に並列処理が可能なように選択されている。そうすることによって、検出器が、１０６Ｍビット／秒のデータ速度での受信が可能となっているが、複雑さが、計算ユニットの数に応じて著しく増大するとともに、大幅に単純化された軟出力値演算のために、精度の劣化が起こっている。
【０００５】
非特許文献２に記載されている通り、スフィア検出アルゴリズムによる深さ優先探索用のＡＳＩＣ実装ベースの最新の検出器も、ほぼ最適な検出品質（軟情報の正確な演算）で、漸く約１０Ｍビット／秒のスループットを達成している。従って、移動無線で追求している１００Ｍビット／秒を明らかに上回るデータ速度を達成するためには、そのような方法の更なる最適化の外に、複数の並列の検出器を採用することも必要である。
【０００６】
プロセッサの計算能力を一層向上させる従来の解決策は、所謂ネットワーク・オン・チップ（ＮｏＣ）によって、互いに独立した複数のプロセッサユニットを相互に接続することであった。しかし、その結果実装に関する一連の欠点が生じていた。その場合の最も重大な欠点は、データの調和した処理が必要なことである。即ち、メモリアクセスとデータ処理を同期して行わなければならず、それには、プロセスの制御と停止に関するＮｏＣ管理が必要である。その結果追加の制御ユニットと複雑なバスシステム及びインタフェースによって、明らかに複雑になってしまうという欠点が生じる。また、それと同時に、所要面積と電力消費量が明らかに増大する。
【０００７】
一般的に、木探索法では、不規則なデータフローのために、グラフ面上での最適化と拡張、例えば、その方法のベクトル化は不可能である。その例外は、幅優先探索の枠組みにおいて、常に木の面当り所定数のノードに拡張するとともに、反復を含まない所謂Ｍアルゴリズムを構成することである。しかし、その結果得られる実装形態は、面毎の考察とソートが必要なために、本当に良好なスループットにも関わらず、ハードウェアの複雑さが増大している。その結果、電力と面積の効率が悪くなっている。
【０００８】
全ての方法において、探索方法の効率的な適用のためには、処理プロセッサユニットの最適な活用が望まれている。プロセッサを有効に活用した処理の例は、例えば、所謂非常に長い命令語（長大命令語、ＶＬＩＷ）で、一つのプログラミング可能なプロセッサの全ての処理ユニットを並列に駆動する、所謂パイプライン処理、或いは所謂ＳＩＭＤ（単一命令多重データ）処理による入力データのベクトル処理である。しかし、そのための前提条件は、周知のデータフローを出来る限り線形的にすることである。そのようなフローは、前述した通り、木探索法では一般的に与えられないので、従って、木探索法の従来の適用手法は、大抵前記の欠点を有するＭアルゴリズムをベースとするか、或いは開発品に特化した特定用途向けプロセッサ（ＡＳＩＣ）に集中していたが、それらは、不規則なデータフローのために、木探索方法を最適に適用することができなかった。
【０００９】
所謂ワンノード・パー・サイクル（One-Node-Per-Cycle）アーキテクチャとその改善形態などの木探索方法において計算ユニットを最大限に活用するための既存の試みは、追加のバッファメモリ、ソート及び制御構成を必要としており、場合によっては、探索する木ノードの不利な選択と、そのため探索の複雑さの増大とを伴っていた。従って、そのような方法は、同様に電力と面積の効率を悪化させていた。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】G. Nilsson, P. Nilsson: "Algorithm and Implementation of the K-Best Sphere Decoding for MIMO Detection", IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol. 24, Nr. 3, P.491-503, March 2006
【非特許文献２】C. Studer, A. Burg, H. Boelcskei: "Soft-output sphere decoding: Algorithms and VLSI implementation", eingereicht fuer IEEE Journal on Selected Areas in Communications, April 2007
【非特許文献３】J. Anderson & S. Mohan in "Sequential Coding Algorithms: A Survery and Cost Analysis", IEEE Transactions on Communications, Vol. 32, Nr. 2, P.169-176, February 1984
【非特許文献４】R. Fano in "A heuristic discussion of probabilistic decoding", IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 9, P.64-74, April 1963
【非特許文献５】M. Pohst in "On the computation of lattice vectors of minimal length, successive minima and reduced bases with applications", ACM SIGSAM Bulletin, Vol.15, P.37-44, 1981
【非特許文献６】B.M. Hochwald and S. ten Brink in "Achieving near-capacity on a multiple-antena channel", IEEE Transactions on Commuinications, Vol.51, P.389-399, March 2003
【非特許文献７】C.P. Schnorr and M. Euchner in "Lattice basis reduction: Improving practical lattice basisreduction and solving subset sum problems", Mathematical Programming, Vol.66, P.181-199, August 1997
【非特許文献８】F. Jelinek in "Fast Sequential Decoding Algorithm Using a Stack", IBM Journal of Research, Vol.13, P.675-685, 1969
【非特許文献９】J. Hagenauer and C. Kuhn in "The List-Sequential (LISS) Algorithm and its Application", IEEE Transactions on Communications, Vol.55, P.918-928, May 2007
【非特許文献１０】J. Anderson and S. Mohan in "Sequential Coding Algorithms: A Survey and Cost Analysis", IEEE Transactions on Communications, Vol.32, Nr.2, P.169-176, February 1984
【非特許文献１１】S. Haykin, M. Sellathurai, Y. de Jong and T. Willink in "Turbo-MIMO for wireless communications", IEEE Communications Magazine, Vol.42, P.48-53, October 2004
【非特許文献１２】G. Cichon, P. Robelly, H. Seidel, E. Matus, M. Bronzel and G. Getweis in "SAMIRA: A SIMD-DSP architechture targeted to the Matlab source language", Proceedings of the Global Signal Processing Expo & Conference (GSPx'04), Santa Clara, USA, 2004
【非特許文献１３】E. Matus, H. Seidel, T. Limberg, P. Robelly and G. Fettweis in "A GFLOPS Vector-DSP for Broadband Wireless Applications", Proceddings of the IEEE Custom Integrated Circuits Conference (CICC'06), San Jose, USA, September 2006
【非特許文献１４】J. Hagenauer in "The Turbo Principle in Mobile Communications", International Symposium on Information Theory and Its Application, Xi'an, PRC, October, 2002
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明の全般的な課題は、送信アンテナと受信アンテナを複数備えたシステム（ＭＩＭＯシステム）において、伝送信号を検出するための受信側の探索アルゴリズムを電力及び面積効率が良い形で実装することである。
【００１２】
特に、本発明の課題は、プロセッサでの処理ユニットの活用度を向上し、それと関連して、木探索方法用のプログラミング可能なプロセッサを効率的に使用可能とすることである。
【００１３】
本発明の別の課題は、ＭＩＭＯシステムにおいて、伝送信号を検出するために、柔軟性がほぼ変わらずに、グラフ面上での複数の木探索の並列化が可能となるように、好適な木探索アルゴリズムを修正することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明では、マルチインプット・マルチアウトプット（ＭＩＭＯ）チャネルの受信信号を木探索に基づき検出する場合のデータフロー制御方法であって、この木探索が、処理する面と処理するノードを選択する選択工程と、干渉と距離メトリックを計算する計算工程、ノードと信号候補をソートするソート工程及び探索空間を定義する定義工程を含む処理工程と、停止判断基準が満たされるか否かを調べる調査工程とを有する方法を提示し、本方法は、処理工程と選択工程が、処理データと関係無く、規則的に繰り返されるサイクルで順番に実行されることを特徴とする。即ち、この処理工程は、形式、待ち時間、数などが固定的に規定されている。それによって、効率的なパイプライン処理やそのため電力及び面積効率の向上などの本方法の更なる最適化が可能となっている。選択工程と調査工程は、単一の統合されたプロセッサユニットによって実行することができる。
【００１５】
この場合、木探索は、深さ優先探索、幅優先探索又はメトリック制御探索アルゴリズムに基づき実行することができる。
【００１６】
本発明による方法の実施構成では、リスト・スフィア検出による深さ優先探索アルゴリズムを用いた木探索が行われ、本方法は、（ａ）選択されたノードに関する干渉を計算する工程と、（ｂ）選択されたノードに関する距離メトリックを計算する工程と、（ｃ）算出されたノードをソートする工程と、（ｄ）信号候補リストをソートする工程と、（ｅ）探索スフィアを定義する工程と、（ｆ）次の木の面と次のノードを選択する工程と、（ｇ）停止判断基準が満たされるか否かを調査する工程と、（ｈ）工程（ｇ）で停止判断基準が満たされない場合に、工程（ａ）〜（ｇ）を一つのサイクルとして繰り返す工程と、（ｊ）工程（ｇ）で停止判断基準が満たされた場合に、算出された信号候補から信頼度値を計算する工程とを有する。この場合、全ての工程（ａ）〜（ｇ）は、各サイクルにおいて、データと関係無く、順番に実行される。工程（ｆ）と（ｇ）は、単一の統合されたプロセッサユニットによって実行することができる。
【００１７】
停止判断基準は、例えば、実行された計算回数、ループ回数、クロック回数及び実行されたノード拡張回数の中の一つ以上とすることができる。停止判断基準は、木探索の間に修正することができる。即ち、実行時間の間に変更可能な停止判断基準によって、システムの調整を行うことができる。本方法は、データフロー制御において、システムパラメータ及び伝送条件に応じて柔軟に全体システムを設定することができ、そのため様々な用途に応じて設定することが可能なように構成することができる。即ち、この場合、考察するアンテナ数、データ速度、伝送の信頼性などのパラメータに応じて調整することができる。更に、本方法は、選択されたシンボル配置又はマッピング方式に関係無く採用することができる。
【００１８】
本方法は、ダイレクトシーケンスＣＤＭＡ（ＤＳ−ＣＤＭＡ）、マルチキャリヤＣＤＭＡ（ＭＣ−ＣＤＭＡ）、直交周波数分割多重アクセス（ＯＦＤＭＡ）又は空間分割多重アクセス（ＳＤＭＡ）を用いて伝送される受信信号に対して使用することができる。
【００１９】
更に、本発明では、処理する面と処理するノードを選択する選択工程と、干渉と距離メトリックを計算する計算工程、ノードと信号候補をソートするソート工程及び探索空間を定義する定義工程を含む処理工程と、停止判断基準が満たされるか否かを調べる調査工程とを実行するように構成された多数のプロセッサユニットを有する、マルチインプット・マルチアウトプット（ＭＩＭＯ）チャネルの受信信号を木探索に基づき検出するための検出装置が提供される。この場合、本発明では、プロセッサユニットは、処理データと関係無く、時間長が固定された規則的に繰り返されるサイクルで、処理工程と選択工程を順番に実行する。この場合、検出装置内のプロセッサユニットは、各自の機能を順番に処理する順序でデータパス内に順番に配置することができる。
【００２０】
選択工程と調査工程を実行するためのプロセッサユニットは、有利には、単一のデータフロー制御ユニットに統合することができる。
【００２１】
データフローの制御及び調節を担当するプロセスを纏めて、一つの特別なデータフロー制御ユニットに統合することによって、当初からデータと関係無いサイクルによる木探索の処理工程を規定することができ、それによって、異なる木探索が、常にデータ及び状態情報と関係無く同一のデータフローを有することとなる。従って、木探索に固有の不規則なデータフローが規則的なフローとなる。従来の処理では、処理ユニットが状態情報に応じて使用されるために、並列的に存在するユニットを一時的に活用することができなかったのに対して、そのような規則的なフローにすることによって、常に全てのプロセッサユニットを処理に用いることができるようになった。それによって、全ての並列データパスが常に同一の処理工程を実行する、処理ユニットの最大限の活用と複数の木探索の並列化が可能となっている。
【００２２】
本検出装置の特別な実施構成は、リスト・スフィア式検出による深さ優先探索アルゴリズムを用いて木探索を実行するように構成される。その場合、本検出装置は、木の面を選択するためのプロセッサユニットと、ノードを選択するためのプロセッサユニットと、選択されたノードに関する干渉を計算するためのプロセッサユニットと、選択されたノードに関する距離メトリックを計算するためのプロセッサユニットと、算出されたノードをソートするためのプロセッサユニットと、信号候補リストをソートするためのプロセッサユニットと、探索スフィアを定義するためのプロセッサユニットと、停止判断基準が満たされるか否かを調査するためのプロセッサユニットとを有する。この場合、本発明によるプロセッサユニットは、処理データと関係無く、停止判断基準が満たされるまで、時間長が固定されたサイクルで各自の機能を順番に処理する。更に、本検出装置は、算出された信号候補から信頼度値を計算するためのプロセッサユニットを有し、停止判断基準が満たされた場合に、信頼性値が計算される。その判断基準は、例えば、一定の計算回数、一定のループ回数、一定のクロック回数又は一定のノード拡張回数とすることができる。
【００２３】
即ち、処理ユニットの効率的な活用と複数の木探索の並列化を妨げていた従来の木探索方法の不規則なデータフローが、本発明では、データフロー制御ユニット内の木探索の進行時における重要な状態を共通的に制御し、それによって木探索の処理工程を当初からデータと関係無く規定し、そのため、最小限の制御オーバーヘッドと最小限の相互接続網で処理ユニットを最大限に活用することが可能になることによって、規則的なフローとなっている。
【００２４】
本発明によるデータフロー制御によって、異なる使用分野に対して本方法を使用することが可能となる。即ち、例えば、規則的なデータフロー内の処理ユニットの交換又はコンフィギュレーションパラメータの設定によって、変調、スループット又はアンテナ数の変更を行うことができる。
【００２５】
更に、本発明によるデータフロー制御によって、木探索を再構成することが可能である。即ち、実行時間の間にパラメータ、例えば、実行されるノード拡張の最大回数又は検出精度が変更可能であることによって、データフロー制御ユニットの命令によりシステム調整を行うことができる。
【００２６】
木探索方法に応じて、特に、アンテナ数と、変調方式と、計算、ループ、クロック、ノード拡張回数を含む探索範囲の制限と、クリッピング値を含む検出精度と、代替仮説数と、可変半径位置と、半径計算のためのリストの大きさと、スフィアの大きさと、等化方式と、枝打ち値と、ビット幅と、当初の情報入力と、既存の実装形態でのマトリックス計算関数の交換といったパラメータに関して、本方法を調整することができる。
【００２７】
その場合、実行時間の間に、パラメータの制御を行うことができる。パラメータの制御は、プロセッサユニットの命令によって行うことができる。パラメータの制御は、プロセッサユニットのデータに基づき行うことができる。
【００２８】
本発明による方法の更なる利点及び特徴は、添付図面と関連して与えられた実施例の詳細な説明により明らかとなる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】検出／復号プロセスを反復するＭＩＭＯシステムのシステムモデルの図
【図２】グレイラベリングによるビット値の６４ＱＡＭのシンボル配置図
【図３】システムマトリックスによって歪められた送信シンボル形態の図
【図４】４ｘ４のＭＩＭＯシステムに関する木探索例の図
【図５】従来のスフィア検出アルゴリズムのデータフロー図
【図６】図５に対して修正したデータフロー図
【図７】図６に対して更に修正したデータフロー図
【図８】本発明によるリスト・スフィア検出式実装形態の実施構成に対応するデータフロー図
【図９】スフィア制限による規則的な木探索方法のＳＩＭＤベースの実施形態の基本構成図
【図１０】ＳＩＭＤを並列にしたプロセッサと従来のプロセッサの電力及び面積効率の比較図
【発明を実施するための形態】
【００３０】
ここで、マルチインプット・マルチアウトプット（ＭＩＭＯ）チャネルの受信信号を検出するための木探索を本発明により規則的なものとすることを詳しく説明する。図１は、検出／復号プロセスを反復するＭＩＭＯシステムのシステムモデルを図示している。このシステムモデルは、複素数値として表されている。この場合、ベクトルは、太字で示された小さい記号で強調されており、マトリックスは、太字で示された大きな記号で強調されている。ベクトル又はマトリックスの変換は、上添字のＴで示されており、ベクトル又はマトリックスのエルミート変換（共役複素変換）は、上添字のＨで示されている。
【００３１】
【数１】
0005599408.tif 000002
は、複素数の集合を表す。
【００３２】
図１には、伝送区間の主要な要素が図示されている。ここでの説明は、ベースバンド、即ち、離散的な状態に対して行っている。データは、ブロック単位で伝送され、送信器と受信器のインパルス応答フィルターは、この実施例では、別に考察しないが、チャネルモデルに統合することができる。ここで考察するＭＩＭＯ伝送システムは、ＮT 個の送信アンテナとＮR 個の受信アンテナを有する。送信側では、データビットが独立して同じ形で分布するベクトルｕが、外部チャネル符号で符号化（１１４）されて、ベクトルｃ’から得られたフローが、ビットインターリーブ（１１６）されて、ブロックｃに分割されている。それに対応するビットは、送信用に複素数のシンボル配置にマッピング（１１８）されている。
【００３３】
【数２】
0005599408.tif 000003
は、（ＮT ×ＮR ）の大きさの複素数のシステムマトリックスを表し、そのマトリックスは、伝送チャネルと、送信側及び受信側のフィルター（例えば、チャネル適合フィルター、ＲＡＫＥ／ｐｒｅ−ＲＡＫＥフィルター、逆拡散器）とを含むことができ、検出用の受信器において既知である。データブロックｃ＝（ｃ（１），Ｋ，ｃ（ＮT ））T は、場合によっては、伝送前に符号化され、インターリーブされた、それぞれＬビットから成るＮT 個のシンボルから構成される。変調としては、要素が
【００３４】
【数３】
0005599408.tif 000004
から成るＱ−ＱＡＭが行われ、ｍ番目のビットベクトルｃm のそれに対応するシンボルζm へのマッピングζm ＝ｍａｐ（ｃm ）は、例えば、グレイラベリングによって行うことができる。Ｑ＝２L は、シンボルの次数を表し、Ｑの典型的な値は、４，１６，６４，２５６である。シンボルの同相又は直角位相成分は、ｘI とｘQ で示されている。想定し得る送信シンボルの集合の中の送信信号
【００３５】
【数４】
0005599408.tif 000005
は、システムマトリックスとの乗算によって、受信信号
【００３６】
【数５】
0005599408.tif 000006
にマッピングされ、その受信信号は、雑音電力密度がＮ0 である複素数値の追加雑音
【００３７】
【数６】
0005599408.tif 000007
を重畳されて、ｙ＝Ｈｘ＋ｎとなる。
【００３８】
図２は、グレイラベリングによる６４−ＱＡＭのシンボル配置によるシンボルとビット値の例を図示している。この受信したシンボルｙに基づき、送信されたデータを推定する、詳しくは、図１に図示された検出器１２２と送信側の前処理部に対応する復号部１２８を用いて推定し、検出／復号プロセスも反復して行うことができる。その後、復号されたデータは、周知の手法で硬判定ブロック１３０を経由して、バイナリデータ受信器１３２に入力される。
【００３９】
本発明を実装することができる、ここで考察する検出器１２２の役割は、最も高い確率で送信されたと思われるビットｃと、それらのビットに関して、その対数による比率を一つのビットが「１」又は「０」であるか、或いは「＋１」又は「−１」であるかに対応付た信頼度情報（Ｌ値）とを求めることである。それらは、受信したシンボル、チャネル推定、算出した雑音電力及び場合によっては入手可能な当初の情報から計算される。ベイズの定理、送信ビットの統計的な独立性、多次元ガウス雑音の密度関数及びＭａｘ−ｌｏｇ近似によって、次の通り、検出プロセスを表すことができる。
【００４０】
【数７】
0005599408.tif 000008
Ｍａｘ−ｌｏｇ近似では、面固有の距離マトリックスとなり、Ｈ＝ＱＲ，ｙ’＝ＱH ｙが成り立つ。検出するアンテナの各々（ｉ＝１... ＮT ）に関して、複数の想定し得る送信シンボルが存在し、そのため、分析されるシステムマトリックスの三角形構造によって決まる、送信ベクトルに関する複数の仮定の追求は、木構造の葉ノード（ｉ＝１）に基づく探索として解釈することができる。様々な木探索方法が図４に図解されている。
【００４１】
この場合、探索木は、複数の面ｉを有し、各面が、一つの推定する送信シンボルを表す。木の面（ｉ＝１... ＮR ）の各々には、ｘi に関して、それぞれ選択されたシンボル配置に対応するＱ個の可能性が存在する。そのような可能性は、それぞれ木のノードで表され、それに対応するシンボルと未だ推定されていない残りのシンボル（１，... ，ｉ−１）の間で起こる干渉を用いて、木の面（ｉ−１）の子ノードに誘導される。そのため、木の葉は、推定される完全な送信データブロックを表すこととなる。
【００４２】
システムマトリックスのＱＲ分析を用いた送信シンボルｘの推定は、例えば、拡張されたチャネルマトリックスでの線形的なゼロフォーシング（ＺＦ、完全な干渉抑制）又は線形的な最小二乗平均誤差（ＭＭＳＥ、最小二乗誤差の基準）の使用に相当し、実数値の代替モデル、ソートされたＱＲ分析（ＳＱＲＤ）又は格子縮小システムマトリックスに対しても使用することができる。推定時に、送信点は、歪によって、Ｉ／Ｑ面内の受信点の近傍内をシフトし（図３参照）、全てのアンテナに渡って、偏差が最も小さい歪んだ送信信号を探索する。それは、既に推定された送信シンボルの逆置換とそれに属する累積距離メトリックλi によるΛ（ｃ，ｙ，Ｌa （ｃ））の計算を反復する形で行われる。想定し得るシンボルが多いために、計算の複雑さを制限するための特別な探索方法を使用する必要が有る。それは、探索木内の探索パスの制限によって行われる。この場合、木探索方法は、非特許文献３に記載されている通り、深さ優先探索、メトリック制御探索及び幅優先探索の３種類のアルゴリズムに大まかに分類することができる。
【００４３】
スフィア検出（ＳＤ）アルゴリズムの深さ優先探索（図４（ｂ）参照）では、非特許文献４〜６に記載されている通り、探索空間を受信シンボルの周りの超球（スフィア）に出来る限り速く制限し、それによって実行する計算回数を少なくするように努めている。この場合、算出した葉ノードの距離メトリックλ1 によって適合されたスフィアの半径Ｒが、そのような制限のためのパラメータとして機能する。制限されていない探索空間の初期考察後、逐次干渉除去（ＳＩＣ）解法によって、所謂ババイ点に対して、例えば、Ｒ：＝λ1,Babai への探索空間の制限が行われる。次に、木の面が逆の順序で考察され、その時点の探索スフィア（λ1 ≦Ｒ）内の未だ拡張されていない木のノードに対して、それぞれ深さ優先探索が実行される。この場合、考察するノードの選択は、有利には、大抵は、非特許文献７に記載されている通り、常に次に見込みの有るノードを次のノードとして看做す所謂シュノール・オイヒナーの数え上げ法によって行われる。新しい葉ノードの決定による探索及び探索空間の調整は、そのスフィアの全てのノードが考察されるまで行われる。
【００４４】
深さ優先探索に対して、マトリックスに基づく探索では、非特許文献８と９に記載されている通り、基本的に、探索空間の制限による回り道をすることなく、直ちにメトリック計算回数を最小化している。この場合、全ての考察されているノードのメトリックλi をリストに列挙して、それらをソートし、メトリックが最も小さいノードに拡張している。拡張のために選択された第一の葉（ｉ＝１）は、ＭＬ／ＭＡＰ解法に対応する。更に実行される探索は、それに属する代替仮定を提供する。
【００４５】
第三の種類の木探索方法は、例えば、非特許文献１０と１１に記載されている通り、ＭアルゴリズムやＫ−Ｂｅｓｔアルゴリズムなどの所謂幅優先探索から構成される。この場合、木の各面ｉ＋１において、選択されたノードに対して、見込みの有る次のノード（面ｉ）を計算して、次の面の計算のためのＭ又はＫ−Ｂｅｓｔ解を選択する。基本的なフローは、Ｍ又はＫ＝３に関して、図４（ｃ）に図示されている。
【００４６】
ここで、既に言及したリスト・スフィア検出器に基づき、深さ優先探索の木探索方法に基づくＭＩＭＯ検出方法に対して、マルチインプット・マルチアウトプット（ＭＩＭＯ）チャネルの受信信号を検出する木探索の本発明による規則化を説明する。しかし、本発明が、そのようなアルゴリズムに限定されないことに留意されたい。如何にして、本発明による規則化を別の木探索アルゴリズム、その下位のメトリック制御探索及び幅優先探索に適用するかは、前述した知識に基づき、当業者には明らかである。
【００４７】
先ずは、図５のデータフロー図に基づき、例えば、非特許文献６に記載されている通りの所謂リスト・スフィア検出（ＬＳＤ）アルゴリズムによる深さ優先探索時の従来の処理フローを説明する。
【００４８】
このアルゴリズムは、工程５０２での初期化後に、次の通り実行される。
１．探索が未だ終了していない場合（判定５４０）、即ち、例えば、探索木が完全には探索されていないか、或いは最大クロック回数などの停止条件が満たされない場合、このアルゴリズムを続行するか、さもなければ下記６．の工程を実行する。
２．次の工程として、その時点の面内の子ノードを更に考察し、
２．１  木の面（又はアンテナ）を新たに考察する場合（判定５０３）、既に推定済みのシンボルの干渉を受信シンボルから除去して（工程５０４）、子ノードとの距離を計算しなければならない（工程５０５）。この場合、最も有望なノードの選択のために、例えば、全ての子ノードの計算とその尤度に基づくソート（工程５０６）とが必要である。
【００４９】
２．２  その時点の木の面（従って、既に推定済みの同じ親ノード）の子ノードを既に考察し、ソートしている場合、この工程では、更なる処理は不要であり、次に処理する親ノードを選択する（工程５０８）。
３．次に、場合によっては、探索空間を制限することができ、
３．１  面の木の葉に到達した場合（判定５１０）、場合によっては、探索スフィアを更に制限することができる。そのための手法は、探索スフィアに関して重要な信号候補の保存と、好適なスフィア半径の計算（工程５１４）と関連した、信号候補のソートによる探索スフィアの計算とである（工程５１２）。
【００５０】
３．２  その時点の面内で木の葉を考察しない場合（ｉ≠１）、この変化形態では、探索スフィアを更に制限せずに、フローを判定用質問５２０に移行する。
４．次に考察する木の面を決定し、
４．１  面の木の葉に到達した場合、木の面ｉを１だけ上げる（工程５３０）。
【００５１】
４．２  その時点の面内で木の葉を考察しない場合（ｉ≠１）、探索スフィア内に存在する、その時点の探索面の全てのノードが既に考察済みであれば、木の面を上げる（工程５２０で「はい」と判定）。そうでなければ、最も見込みの有る未だ考察されていないノードを選択して（工程５２２）、そのノードのために木の面を下げる（工程５２４）。
５．上記１．で木の探索を続行する。
６．木の探索を終了するために、算出された葉ノードから、信頼度情報を計算して、保存する（工程５４２）。
【００５２】
データに関して該当するケース判定が違うために、フローが不規則で予測できないことは明らかである。ステータス情報に応じて、様々な演算を実行しなければならない。更に、様々な演算モードの複雑さは、非常に異なっており、無いに等しいもの（例えば、工程５０８、５２２でのノードの選択）から多数の演算にまで及ぶ。その結果ループの複雑さと実行するループ回数は、実際のデータフローに大きく依存する。データフローを、そのため実行する演算を予測することは不可能である。それは、常に同じ演算が実行される訳ではなく、従って、共通のプロセッサユニットを用いた複数の木探索又はノード拡張の並列処理が不可能であることを意味する。
【００５３】
ここで、本発明では、プロセス工程の分割と新たな統合、プロセス工程の切り離しと新たな組合せを含むことができる複数の修正工程によって、データフローパスがもはやフローを予め決めてしまうデータに依存しなくなるように、処理アルゴリズムを有利な手法で実装できることが分かった。
【００５４】
図６は、図５のデータフロー図の第一の工程修正形態を図示している。この場合、図５のプロセス工程と同様のプロセス工程は、同様の、即ち、１０の位と１の位の数字が同じで、１００だけ増やした数で表示されている。先ずは、各ケース判定（「はい」／「いいえ」）を分割して、個々に表示する。更に、フローを決める全てのプロセスを分割して、個々に表示する（６１２，６１４，６２２，６２４等）。ここで、図５の判定５１０，５２０が２回行われる（６１０，６１３又は６２０，６２３）ので、それは、追加の処理工程を発生する。しかし、本発明では、そのような追加の処理工程が、複雑なプロセッサアーキテクチャを生み出すのではなく、後で更に説明する通り、驚くべきことに、むしろ簡単で効果的な処理を妨げているものを排除することが分かった。
【００５５】
図７は、如何にして、プロセスを切り離すか、或いは特別な処理ユニットに統合することができるかを図示している。図７では、又もや図５及び６と同様のプロセス工程が、１０の位と１の位の数字が同じである同様の数で表示されている。何処で処理工程を切り離すかに代わって、それらを切り離して、同じ工程の別の位置に統合している。その例として、次の親ノードの選択（６０８）を切り離して、その工程を同種の工程７２２と共に一つの面に統合している（図７の７０８）。判定を切り離すことができない位置（７１０，７１３）では、それらを処理工程に統合している。当業者には、２倍になった判定７１０，７１３は、非常に小さい負担で算術的に実装することができ、従って、そのような２倍になることによって生じる複雑さの増大を無視できることが分かっている。如何なる場合でも、追加の判定７１３は、何れにせよプロセッサ内に存在する、図５のフローに基づき、その時点で単に動作していない一つの処理ユニットで行われる。即ち、判定７１０の実行が２倍になったにも関わらず、複雑なハードウェアを必要とせず、検出器の性能の低下は生じない。それに対して、選択工程６０８又は７０８は、その算術的な実装において、明らかに複雑になっており、同種の工程７２２との可能な統合によって、プロセッサ構成要素の著しい節約が得られる。この場合、プロセッサ構成要素とは、当業者に周知の通り、加算器、乗算器、ＡＮＤ、ＯＲ又はＸＯＲゲート、並びに同様の算術及び論理演算を実行する構成要素であると解釈する。
【００５６】
最後に、図８は、如何にして、再編成したプロセスをプロセッサユニットに統合することができるかを図示している。図７の判定７０３は、不要なものとして取り去られている。フローを決めるプロセス工程７２０，７０８及び７２２は、一つのノード決定ユニット８２４に統合されている。フローを決めるプロセス工程７２６，７２８及び７３０は、一つの面決定ユニット８３２に統合されている。そのため、フローを決める全てのプロセス工程（８２４，８３２，８４０）は、データと独立した処理工程に分けられて、順番にグループ化されている。従って、それらのフローを決めるプロセス工程（８２４，８３２，８４０）は、ハードウェア側において、単一のデータフロー制御ユニットに実装される。ループの全てのプロセス工程８０４，８０５，８０６，８１２，８１４，８２４，８３２，８４０は、ステータス情報に関係無く、待ち時間が固定されるとともに、終了時間が固定された、即ち、規則的に繰り返されるサイクルで、停止判断基準が満たされるまで実行される。
【００５７】
従って、アルゴリズムに含まれるデータに依存する処理オペレーション及び制御メカニズムは、データ処理プロセスに分けられて、一つの特別な処理ユニットに統合することができる。修正されたアルゴリズムのフローでは、データフローパスは、もはやフローを決めるデータに依存しない。処理ユニット、終了時間及び待ち時間が予め決められている。その結果、木探索のフロー全体に関して、規則的なデータフローが得られる。
【００５８】
図８に図示された、本発明により規則的となった木探索アルゴリズムは、初期化（工程８０２）後に、次の通り実行される。
１．探索が未だ終了していない場合（判定８４０）、即ち、例えば、探索木が完全には探索されていないか、或いは最大クロック回数などの停止条件が満たされない場合、このアルゴリズムを続行するか、さもなければ下記６．の工程を実行する。
２．次の工程として、その時点の面内の子ノードを更に考察する。この場合、本出願人が同時に提出した特許出願「深さ優先探索の木探索において、面を選択するための方法及び装置」に詳しく記載されている通り、初期化又は別個の面及び次ノードの決定に基づき、次に考察する親ノードが分かる。その結果得られる干渉とそれ以外の既に推定したシンボルの干渉とが、干渉を縮小した検出のために、受信シンボルから除去されて（工程８０４）、子ノードとの距離が計算される（工程８０５）。この場合、最も有望なノードの選択のために、例えば、全ての子ノードの計算とその尤度に基づくソート（工程８０６）が必要である。
３．木の葉との距離が算出された場合、その葉が、その後の信頼度情報の計算と探索スフィアの制限（工程８１２，８１４）のために使用される。葉が算出されなかった場合、それらの計算のために最大値が使用され、そのため、その最大値は、それらの計算に影響を与えない。従って、入力データの選択は、計算ユニット内で行うことができ、処理工程のフローは影響を受けない。そのため、この位置では、データフロー制御を続行する必要はない。言い換えると、探索空間を制限することができるか否かを調査し、その調査は、その時点で考察されている木の面と関係無く、探索スフィアに関して重要な信号候補の保存とソート（工程８１２）に基づき、工程８１４で行われる。ソートの基準は、例えば、データフローを制御、調節する（８２４，８３２，８４０）ためのユニット内で、その時点の面とその時点の状態情報に応じて決定される信号候補の信頼度である。
４．次に、データフローを制御、調節する（８２４，８３２，８４０）ためのユニットの変化形態が続く。その時点で考察している面、探索スフィア及びその面の既に考察されたノードから出発して、次に考察する面を計算することができる（８３２）。
５．上記１．で木の探索を続行する。
６．木の探索を終了するために、算出された葉ノードから、信頼度情報を計算して、保存する（工程８４２）。
【００５９】
データフローの制御及び調節が特別なユニットに統合された結果、規則的なデータフローが得られる。処理ユニット及びアルゴリズムの処理工程は、当初から規定され、もはやグラフ内のデータ及び状態に依存しなくなる。それによって、ハードウェアへの実装に関して、明らかな利点が得られる。
【００６０】
規則的なデータフローによって、ＳＩＭＤプロセッサを用いたデータのベクトル処理による複数の独立した木探索の並列化が可能となる。その場合、一つ又は複数の受信シンボルの計算を一つ又は複数のＳＩＭＤベクトル要素の計算に分割することが行われる。
【００６１】
ＳＩＭＤプロセッサに基づくスフィア制限式木探索方法の変化形態が、図９に図示されており、本出願人が同時に提出した特許出願「受信信号の木探索に基づく検出方法」に詳しく記載されている。
【００６２】
ベクトル処理では、ベクトル要素毎に、図８と関連して説明した規則的な木探索が実行され、その木探索は、最初の初期化（９２０）と最後のＬ値計算（９７０）の間に、独立した木探索の各々に対して画一的な処理フロー（９３０，９４０，９５０，９６０）から成る複数の処理サイクルの実行を含む。メモリアクセスは、グループ毎に行われる。そのためのベクトル処理用の（ベクトル）メモリ素子は、個別のデータではなく、並列化に対応した複数のデータから成るベクトルを保有する。そのため、ｎ個の並列スカラープロセッサ毎の一つのメモリに代わって、複数の木探索用のＳＩＭＤプロセッサのための単一のベクトルメモリ（図９の９１０）だけが必要である。従って、プロセッサ当りのメモリスペースが同数の場合、アドレス空間がｎ分の１に削減される。更に、複数の独立した木探索のために、共通の命令メモリ９９０が使用される。複数の独立した木探索又は木探索の複数の独立した部分プロセスの制御は、例えば、非常に長い命令語（ＶＬＩＷ）によって、共通的に、調和して、或いはその両方の形で行うことができる。
【００６３】
そのような実装形態は、一般的にスループットの向上がＮｏＣ（ネットワーク・オン・チップ）を用いて一つの全体システムに統合された独立した検出器による複数のデータの並列処理によって行われていた、性能を向上するための従来の試みに対する有利な代替構成である。それに対して、ＳＩＭＤ処理は、ハードウェアの複雑さを明らかに簡素化することとなる。
【００６４】
即ち、並列処理に必要なＮｏＣが、検出プロセスを制御及び停止するための制御構成を必要とすることなく、メモリインタフェースの構成要素に縮小されている。この場合、ベクトル化によって、複雑な制御構成が不要となり、メモリ構成が単純になり、アドレス空間が縮小される。それと共に、アドレスデコーダのハードウェアの複雑さと必要なメモリバンド幅が低減される。更に、ＮｏＣの使用によって起こるシステムのスループットの制限が解消される。ＳＩＭＤ処理によって、ハードウェアの複雑さが軽減される結果、性能及び面積効率が明らかに向上した検出器の実装が可能となる。
【００６５】
メモリ構成の単純化以外に、最新のプロセッサにおいて、メモリ面積の大きな部分を占めるアドレスデコーダの複雑さが、約ｎ分の１に低減される。メモリ数の削減及びグループ毎のアクセスと共に、メモリアクセス回数も低下し、共通のアドレス空間の使用によって、アドレス指定に必要な計算負荷とアドレス計算ユニット及びメモリインタフェースの数が低減される。それと同様に、ｎ重の並列ベクトル処理によって、その処理に必要な制御のオーバーヘッドが低減される。
【００６６】
即ち、例えば、相互接続ユニット（ＩＣＵ）、シーケンサー（ＳＥＱ）又は命令メモリは、全てのスカラープロセッサのためではなく、ＳＩＭＤプロセッサのために配備しなければならない。そのような単純化の結果、メモリアクセス回数とアクセスに必要なバンド幅が低下する。並列のＳＩＭＤ処理では、その場合ＮｏＣが一つのメモリインタフェースに縮小されているので、共通のメモリアクセスによって、ＮｏＣ管理の必要性が無くなる。ｎ個の独立したプロセッサを使用する場合、特に、データの直列伝送では、誤りの無いフローを保証するために、全てのデータ伝送を制御しなければならない。それは、プロセスの制御と停止に必要な制御構成以外に、バスインタフェースを複雑にするとともに、場合によっては、最大限達成可能なスループットを制限することとなる。従って、前述したベクトル処理によるシステムによって、ｎ重の並列スカラー式実装と比べて、電力及び面積効率が明らかに向上するという利点（スループットの上昇、電力消費量と所要面積の低下）と共に得られる簡素化が実現されている。
【００６７】
図１０は、非特許文献１２と１３に記載されている通りのＳＡＭＩＲＡ（８重並列ＶＬＩＷ（長大命令語）ベクトルＤＳＰ）のＤＳＰ（デジタル信号プロセッサ）と、多数の個別のＳＴＡ（同期伝送アーキテクチャ）プロセッサ及び特別なコンポーネントから構成されるトマホーク型ＭＰＳｏＣ（ＭＰＳｏＣ：マルチプロセッサ・オン・チップ）とを例とする従来のプロセッサと比較した、ベクトル化によって可能となる改善点を図解している。従って、並列処理によって得られる改善点は、ＤＳＰと比較できる柔軟性を持ちながら、プログラミング可能なプロセッサの効率をＡＳＩＣのレベルにまで向上させている。
【００６８】
本発明によるデータフロー制御の変化形態では、実装のためにＳＴＡ（同期伝送アーキテクチャ）を使用することが可能である。データフローの統合された制御及び調節によって、アルゴリズムの処理コンポーネントと制御コンポーネントの両方をＳＴＡモジュールに統合することができる。そして、モジュールの制御は、個別に、或いは一つのＶＬＩＷによって行うことができる。それによって、ＳＴＡの利点である高い性能、少ない電力消費量、容易な拡張及び高い柔軟性を木探索方法に対しても活用することが可能となる。
【００６９】
本発明によるデータフロー制御の変化形態では、木探索を複数回反復して実行する。そのために、実行毎に、例えば、木探索とデコーダの間で信頼度情報を交換するとともに、非特許文献１４に記載されている通りのターボ原理に基づき、木探索を実行することができる。この場合でも、繰り返しの精度制御は、探索アルゴリズムの設定及び調整によって行うことができる。
【００７０】
本発明は、ＯＦＤＭ（直交周波数分割多重）方式を採用したデジタル伝送システムで使用することができる。その場合、システムマトリックスＨには、一つ又は複数のサブキャリヤ用の周波数帯域内の伝送チャネルが含まれる。
【００７１】
本発明は、ＭＵＴ（Ｍｕｌｔｉ−Ｕｓｅｒ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ：マルチユーザ伝送）方式では、受信データを協力又は共同して検出する一つ又は複数の受信器に適用することができる。その場合、システムマトリックスＨには、当該のユーザ間の伝送チャネルが含まれる。
【００７２】
本発明は、Ｑ−ＱＡＭ変調、Ｑ−ＰＳＫ変調又はそれ以外のデジタル変調、例えば、Ｍ−ＱＡＭ又はＭ−ＡＳＫ（Ｍ＝４，１６，６４，２５６，１０２４，... ）変調された受信信号の検出にも使用することができる。その場合、処理ユニットは、例えば、探索順序の計算とメトリック計算のために相応に適合される。
【００７３】
検出する受信信号は、一つ又は複数の受信器で、複数のアンテナによって受信することができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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